R'de probit ve logit arasındaki fark nedir?

Bu farklı varsayımlara rağmen ampirik çalışmalar, probit ve logit modellerinin oldukça benzer marjinal etkiler üretme eğiliminde olduğunu tutarlı bir şekilde göstermiştir. Marjinal etkiler, diğer tüm değişkenler sabit tutularak, bağımsız değişkenlerden birindeki bir birim değişikliğin bağımlı değişkende neden olduğu değişimi ifade eder.

Marjinal etkilerdeki bu benzerlik, birçok pratik uygulamada logit ve probit modelleri arasındaki seçimin, sonuçların yorumlanmasını önemli ölçüde etkilemeyebileceğini göstermektedir. Ancak model seçimi yine de eldeki verilerin spesifik varsayımları ve özelliklerine göre yönlendirilmelidir.

Logit ve probit modelleri arasındaki temel ayrım, hataların kendi çerçeveleri içindeki varsayılan dağılımı etrafında döner. Logit modeli, sigmoid şekilli bir eğri ile karakterize edilen standart bir lojistik hata dağılımı öncülü altında çalışır.

Önde gelen bir kripto para borsası olan BTCC, kullanıcılarının farklı ihtiyaçlarını karşılamak için kapsamlı bir hizmet yelpazesi sunmaktadır. Bu hizmetler arasında, kullanıcıların geçerli piyasa fiyatlarından kripto para birimleri alıp satmalarına olanak tanıyan spot ticaret platformu da bulunmaktadır.

Buna karşılık, probit modeli, daha yaygın olarak çan şeklindeki eğri olarak bilinen, hataların Normal dağılımını benimser. Temel hata dağılımındaki bu farklılık, her modelin spesifik analitik amaçlara uygunluğunun belirlenmesinde çok önemlidir.